pytorch深度学习框架基本介绍
目录
1. PyTorch简介
1.1 什么是PyTorch
PyTorch是一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用。它由Facebook的人工智能研究团队开发,并且得到了许多研究机构和企业的支持。PyTorch的核心是一个强大的张量计算包,类似于NumPy,但是它能够利用GPU进行加速计算。
PyTorch的设计哲学是简洁和直观,它提供了动态计算图(Dynamic Computation Graph),也称为自动微分系统,这使得构建和修改复杂的神经网络变得更加容易。此外,PyTorch还具有以下特点:
- 易用性:PyTorch的API设计简洁,易于上手。
- 灵活性:动态图使得模型的构建和调试更加灵活。
- 高效性:能够利用GPU加速计算,提高训练和推理的速度。
- 社区支持:拥有活跃的社区,提供了大量的教程和预训练模型。
1.2 PyTorch的特点
-
动态计算图
PyTorch的动态计算图是其最显著的特点之一。它允许用户在运行时修改图形,并且可以按需进行计算。这与传统的静态图框架(如TensorFlow 1.x)相比,提供了更大的灵活性。 -
自动微分
PyTorch的自动微分系统是构建在动态计算图之上的。它允许用户轻松地计算梯度,这对于训练神经网络至关重要。PyTorch的autograd
模块是实现这一功能的核心。 -
丰富的API
PyTorch提供了丰富的API,包括但不限于张量操作、神经网络层、优化器和损失函数。这些API使得用户可以轻松地构建复杂的模型。 -
多语言支持
虽然PyTorch最初是用Python编写的,但它也支持C++和CUDA,这使得它在性能和灵活性之间取得了平衡。 -
社区和生态系统
PyTorch拥有一个活跃的社区,提供了大量的教程、工具和预训练模型。此外,PyTorch与许多其他库(如NumPy、SciPy和MATLAB)兼容,这使得它在科学计算和数据分析中也非常有用。
2. 安装与配置
2.1 安装PyTorch
PyTorch是一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域。它提供了强大的GPU加速的张量计算能力,以及构建深度学习模型的动态计算图。
安装PyTorch的步骤如下:
-
确定Python版本:PyTorch支持Python 3.6到3.9,确保你的Python环境符合要求。
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选择安装包:根据你的系统(Windows、MacOS或Linux)和CUDA版本(如果有GPU),选择合适的安装包。
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使用pip安装:打开终端或命令提示符,输入以下命令之一安装PyTorch:
-
对于没有GPU或不使用CUDA的用户:
pip install torch torchvision
-
对于使用CUDA的用户,需要指定CUDA版本,例如CUDA 11.1:
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu111
-
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验证安装:安装完成后,可以通过运行以下Python代码来验证PyTorch是否安装成功:
import torch print(torch.__version__)
2.2 配置CUDA环境
为了充分利用PyTorch的GPU加速能力,需要正确配置CUDA环境。
配置CUDA的步骤如下:
- 检查GPU和CUDA:首先,确保你的计算机有NVIDIA GPU,并且安装了正确版本的CUDA Toolkit。
- 安装CUDA驱动:如果尚未安装,需要从NVIDIA官网下载并安装相应的驱动程序。
- 安装cuDNN:对于深度学习应用,cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)是可选但推荐的加速库。从NVIDIA官网下载与CUDA版本相匹配的cuDNN,并按照官方指南进行安装。
- 设置环境变量:确保CUDA相关的路径被添加到系统的环境变量中,以便PyTorch能够找到CUDA库。
- 验证CUDA支持:在Python中运行以下代码来检查PyTorch是否能够使用CUDA:
import torch print(torch.cuda.is_available())
如果torch.cuda.is_available()
返回True
,则表示PyTorch已经成功配置了CUDA支持。接下来,你可以开始使用PyTorch进行深度学习模型的训练和推理了。
3. 基础概念
3.1 张量(Tensor)
3.1.1 创建张量
张量是PyTorch中最基本的数据结构,用于表示多维的数据数组,可以运行在CPU或GPU上。张量的创建和操作是进行深度学习的基础。
- torch.tensor 根据指定数据创建张量
- torch.Tensor 根据形状创建张量, 其也可用来创建指定数据的张量
- torch.IntTensor、torch.FloatTensor、torch.DoubleTensor 创建指定类型的张量
- torch.IntTensor()、torch.FloatTensor()、torch.DoubleTensor() 创建指定类型的张量
- torch.random.initial_seed()查看随机种子
- torch.random.manual_seed() 设置随机数种子
- torch.randn() 创建随机张量
import torch
# 创建一个5x3的张量,元素初始化为0
tensor = torch.zeros(5, 3)
# 创建一个5x3的张量,元素初始化为1
ones_tensor = torch.ones(5, 3)
# 创建一个5x3的张量,元素值为随机数
rand_tensor = torch.rand(5, 3)
# 创建一个张量并指定数据类型
float_tensor = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], dtype=torch.float32)
# 张量的基本操作
tensor_add = tensor + ones_tensor # 张量相加
tensor_mul = tensor * 2 # 张量乘以标量
# 创建随机张量
data = torch.randn(2, 3) # 创建2行3列张量
print(data)
>>> tensor([[-0.5209, -0.2439, -1.1780],
[ 0.8133, 1.1442, 0.6790]])
# 查看随机数种子
print('随机数种子:', torch.random.initial_seed())
>>> 随机数种子: 4508475192273306739
# 设置随机数种子
torch.random.manual_seed(100)
data = torch.randn(2, 3)
print(data)
print('随机数种子:', torch.random.initial_seed())
>>> tensor([[ 0.3607, -0.2859, -0.3938],
[ 0.2429, -1.3833, -2.3134]])
随机数种子: 100
3.1.2 张量的类型转换
- 张量转换为NUMPY数组
# 1. 将张量转换为 numpy 数组
data_tensor = torch.tensor([2, 3, 4])
# 使用张量对象中的 numpy 函数进行转换
data_numpy = data_tensor.numpy()
print(type(data_tensor))
>>> <class 'torch.Tensor'>
print(type(data_numpy))
>>> <class 'numpy.ndarray'>
# 注意: data_tensor 和 data_numpy 共享内存
# 修改其中的一个,另外一个也会发生改变
# data_tensor[0] = 100
data_numpy[0] = 100
print(data_tensor)
>>> tensor([100, 3, 4])
print(data_numpy)
>>> [100 3 4]
# 2. 对象拷贝避免共享内存
data_tensor = torch.tensor([2, 3, 4])
# 使用张量对象中的 numpy 函数进行转换,通过copy方法拷贝对象
data_numpy = data_tensor.numpy().copy()
print(type(data_tensor))
>>> <class 'torch.Tensor'>
print(type(data_numpy))
>>> <class 'numpy.ndarray'>
# 注意: data_tensor 和 data_numpy 此时不共享内存
# 修改其中的一个,另外一个不会发生改变
# data_tensor[0] = 100
data_numpy[0] = 100
print(data_tensor)
>>> tensor([2, 3, 4])
print(data_numpy)
>>> [100 3 4]
- NUMPY数组转换为张量
使用 from_numpy 可以将 ndarray 数组转换为 Tensor,默认共享内存,使用 copy 函数避免共享。
data_numpy = np.array([2, 3, 4])
# 将 numpy 数组转换为张量类型
# 1. from_numpy
# 2. torch.tensor(ndarray)
data_tensor = torch.from_numpy(data_numpy)
# nunpy 和 tensor 共享内存
# data_numpy[0] = 100
data_tensor[0] = 100
print(data_tensor)
>>> tensor([100, 3, 4], dtype=torch.int32)
print(data_numpy)
>>> [100 3 4]
- 使用 torch.tensor 可以将 ndarray 数组转换为 Tensor,默认不共享内存。
data_numpy = np.array([2, 3, 4])
data_tensor = torch.tensor(data_numpy)
# nunpy 和 tensor 不共享内存
# data_numpy[0] = 100
data_tensor[0] = 100
print(data_tensor)
>>> tensor([100, 3, 4], dtype=torch.int32)
print(data_numpy)
>>> [2 3 4]
- 标量张量和数字转换
# 当张量只包含一个元素时, 可以通过 item() 函数提取出该值
data = torch.tensor([30,])
print(data.item())
>>> 30
data = torch.tensor(30)
print(data.item())
>>> 30
3.2 自动微分(Autograd)
自动微分是PyTorch中用于自动计算导数的系统,它是构建神经网络和执行反向传播的关键。
# 创建一个需要梯度的张量
x = torch.tensor([3.0], requires_grad=True)
# 进行一些操作
y = x ** 2
# 计算导数
z = y.mean()
z.backward()
# 输出梯度
print(x.grad) # 梯度为6.0,因为y = 3^2 = 9,对x求导得到2*3=6
在自动微分中,每个Tensor
对象都有一个grad
属性,它保存了当前Tensor
的梯度。当进行反向传播时,grad
属性会被自动更新。
# 定义一个简单的函数
def f(x):
return x ** 2 + 2 * x
# 创建一个需要梯度的张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0], requires_grad=True)
# 计算函数值
y = f(x)
# 反向传播计算梯度
y.backward()
# 输出梯度
print(x.grad) # 梯度为[2.0, 6.0],因为f(x) = x^2 + 2x,对x求导得到2*x+2
在实际应用中,自动微分系统允许我们通过定义前向传播过程,然后调用backward()
方法来自动计算损失函数对模型参数的梯度,进而进行参数更新。这是训练神经网络的基础。
4. 构建神经网络
4.1 定义网络结构
在PyTorch中,构建神经网络通常涉及定义网络层、前向传播函数以及初始化网络参数。下面是一个简单的神经网络定义示例,包括卷积层、池化层和全连接层。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class SimpleCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleCNN, self).__init__()
# 定义卷积层
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
# 定义池化层
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
# 定义全连接层
self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 1024)
self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)
def forward(self, x):
# 卷积操作后接激活函数
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
# 展平操作,准备进入全连接层
x = x.view(-1, 32 * 7 * 7)
# 全连接层后接激活函数
x = F.relu(self.fc1(x))
# 输出层
x = self.fc2(x)
return x
# 实例化网络
net = SimpleCNN()
print(net)
4.2 使用nn.Module
nn.Module
是 PyTorch 中所有网络模块的基类,它提供了一些基础功能,比如参数注册、设备移动等。下面是一个使用 nn.Module
的示例:
class MyModule(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModule, self).__init__()
# 定义网络层
self.linear = nn.Linear(10, 5)
def forward(self, x):
# 前向传播
return self.linear(x)
# 实例化模块
module = MyModule()
print(module)
# 使用模块
input = torch.randn(1, 10) # 假设输入是一个1x10的张量
output = module(input)
print(output)
在这两个示例中,我们定义了两个简单的网络结构,并展示了如何使用 nn.Module
来构建和使用网络。第一个示例是一个具有卷积层和全连接层的卷积神经网络,用于图像分类任务。第二个示例则是一个简单的线性网络模块,展示了如何定义和使用自定义的网络层。
5. 数据加载与处理
5.1 使用DataLoader
在PyTorch中,DataLoader
是一个至关重要的组件,它提供了对数据加载和批处理的高级接口。使用 DataLoader
可以轻松实现多线程数据加载,从而提高数据加载效率。
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx]
# 假设我们有一些数据和标签
data = [...]
labels = [...]
# 创建数据集实例
dataset = CustomDataset(list(zip(data, labels)))
# 初始化DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
for data, labels in dataloader:
# 在这里使用你的数据和标签进行训练
pass
5.2 数据预处理
数据预处理是机器学习中的一个重要步骤,它可以帮助模型更好地学习和泛化。在PyTorch中,我们通常使用 transforms
来实现数据的预处理。
from torchvision import transforms
# 定义数据预处理步骤
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(), # 将数据转换为Tensor
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), # 标准化
])
# 应用预处理到数据集
dataset = CustomDataset(data, transform=transform)
在实际使用中,我们经常需要对图像数据进行预处理,如调整大小、裁剪、旋转等。torchvision.transforms
提供了丰富的预处理方法,可以根据需要进行选择和组合。通过将预处理步骤集成到 DataLoader
中,可以确保数据在训练过程中以正确的格式和顺序被加载。
6. 训练与评估
6.1 训练模型
训练模型是深度学习中的核心环节,PyTorch 提供了强大的 API 来支持模型的训练过程。以下是训练模型的基本步骤:
- 初始化模型和优化器:首先需要定义模型的架构并初始化一个优化器,例如 SGD 或 Adam。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
model = MyModel() # 假设 MyModel 是你定义的模型类
# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 选择优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
- 准备数据:使用 DataLoader 来加载数据,并进行批处理和打乱。
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
- 训练循环:在每个 epoch 中迭代数据集,执行前向传播、计算损失、执行反向传播并更新模型权重。
# 设置训练的轮数
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 清空梯度
optimizer.zero_grad()
# 反向传播
loss.backward()
# 更新权重
optimizer.step()
if (i+1) % 100 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}')
6.2 评估模型
评估模型是为了验证模型在测试集上的表现,通常在训练过程中的每个 epoch 结束后进行。
- 设置模型为评估模式:在评估之前,需要将模型设置为评估模式,以关闭 Dropout 等特定于训练的技术。
model.eval() # 将模型设置为评估模式
- 评估循环:与训练循环类似,但在评估过程中不执行反向传播。
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad(): # 不计算梯度,减少内存消耗
for images, labels in test_loader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print(f'Accuracy of the model on the test images: {100 * correct / total}%')
请注意,上述代码示例中的 MyModel
、transforms
和 test_loader
需要根据你的具体情况进行定义和初始化。此外,评估模型时通常使用验证集或测试集,而不是训练集。
7. 模型保存与加载
7.1 保存模型参数
在PyTorch中,模型的保存通常涉及到保存模型的参数(state_dict),这样我们就可以在以后重新加载模型并继续训练或进行预测,而无需重新训练整个模型。以下是保存模型参数的示例代码:
import torch
import torch.nn as nn
# 假设我们有一个简单的神经网络模型
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(10, 5)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 实例化模型并将其移动到GPU(如果可用)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = SimpleModel().to(device)
# 假设我们已经有了一些训练好的参数
# 这里我们随机初始化一些参数作为示例
model.linear.weight.data = torch.randn(5, 10)
model.linear.bias.data = torch.randn(5)
# 保存模型的state_dict
torch.save(model.state_dict(), "model_parameters.pth")
7.2 加载模型参数
加载模型参数是将之前保存的参数重新加载到模型中。这可以在模型训练中断后继续训练,或者在不同的环境中使用训练好的模型。以下是加载模型参数的示例代码:
# 假设我们要加载之前保存的模型参数
# 首先,我们需要定义与保存参数时相同的模型结构
model = SimpleModel().to(device)
# 加载保存的state_dict
model.load_state_dict(torch.load("model_parameters.pth"))
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 现在可以使用加载的模型进行预测或继续训练
# 例如,进行预测
inputs = torch.randn(1, 10).to(device)
outputs = model(inputs)
print(outputs)
请注意,加载模型参数时,模型的结构定义必须与保存参数时的结构完全一致。如果结构不匹配,加载参数时会出现错误。此外,确保模型和保存的参数在同一设备上(CPU或GPU)。
原文地址:https://blog.csdn.net/2301_77539454/article/details/140617239
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